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随着ChatGPT和Google的Gemini等AI助手的兴起，亚马逊一直在努力重新推出其语音助手Alexa，并增加了新的AI功能。
根据华盛顿邮报的新报道，Alexa AI将于十月回归，并带来多项新功能，不过有一点需要注意。升级后的Alexa Plus据说每月费用可能高达“10美元”，而当前版本的Alexa将被重新命名为“经典Alexa”。
《华盛顿邮报》声称他们获得了“内部文件”，这些文件揭示了潜在的订阅费用和一些新功能。
显然，价格和订阅结构还未最终确定，报道说亚马逊计划在本月“决定定价、订阅结构和产品名称”。
这一消息发布之际，正值夏季有报道指出亚马逊在更新Alexa及其Echo音箱上遇到了困难。据报道，亚马逊在Alexa和其智能音箱上亏损了数十亿美元。今年六月，有报道指出，Alexa 2.0 AI远未准备就绪。
当时，有消息称亚马逊是一个处于结构性障碍和技术挑战中的组织，这些障碍和挑战一再推迟了新一代生成式AI驱动的Alexa的发布。总的来说，前员工们描绘了一幅公司在推出AI聊天机器人和助手的竞争中，急于追赶其竞争对手谷歌、微软和Meta，却在努力赶上的过程中一再受挫的画面。
同时，有报道称在六月下旬，亚马逊一直在研发一个内部代号为“Metis”的新聊天机器人。目前尚不清楚这个潜在的AI聊天机器人是否会集成到新的Alexa中。
新功能
新的Alexa将能够识别用户的个人声音，并通过提问来了解用户。像许多聊天机器人助手一样，据说新的Alexa比经典Alexa更加对话化、更有“魅力”。
语音识别功能已经存在于Alexa当中，这似乎是该功能的扩展。
新的主要AI功能被称为“智能简报”。这个工具旨在提供“每日的、由AI生成的新闻摘要”，这些文章的类型将根据用户的喜好选择。
这个功能的准确性还有待观察，尤其是在选举年，它需要清晰和准确。
内部文件指出，“帮助客户策划、总结和探索当前事件的AI功能也被评为客户需求前列。”
此外，Alexa 2.0将帮助用户找到食谱并与用户讨论饮食限制。泄露的文件声称，食谱帮助是客户最需要的“三大帮助领域”之一。至于Alexa是否会像Google的AI简报那样告诉你吃胶水，还有待观察。
为了吸引用户通过Alexa在Amazon上购物，正在添加一名购物侦察员。你可以使用对话式语言，提出像“你们有耳机的优惠吗？”或“这些鞋子有什么颜色？”这样的问题。它还会在你查看过的商品开始促销时通知你。
或许最具争议的新功能是一项购物助手，Amazon显然希望能够“吸引儿童”。
根据《华盛顿邮报》的报道，泄露的文件介绍了一个名为“与Alexa探索2.0”的全新体验，该功能将允许“验证过的”儿童与Alexa进行“关于任何主题的来回探索式对话”。
表面上看，这种体验将是“安全且经过审核”的，但专家们对智能音箱是否对孩子有益意见不一。
泄露的文件表明，一个名为“与Alexa探索2.0”的新体验将允许验证过的儿童与Alexa进行“关于任何主题的来回探索式对话”。
最后，看来Amazon还将首次推出Alexa的网络界面版本。这个版本的Alexa旨在直接与ChatGPT和Microsoft Copilot竞争。
总结：
随着ChatGPT和Google的Gemini等AI助手的崛起，亚马逊正在重新推出其语音助手Alexa，并且增加了多项新功能。据华盛顿邮报报道，新版Alexa AI将于十月回归，并可能按月收费10美元。新功能包括用户声音识别、更对话化的体验、每日AI生成的新闻摘要、食谱帮助等，意在提高用户的互动体验。
其中，最引人注目的是“智能简报”和“与Alexa探索2.0”功能，前者为用户提供AI生成的新闻摘要，后者允许儿童与Alexa进行安全的对话。新的购物侦察员功能还会增强用户在Amazon平台上的购物体验。
值得一提的是，亚马逊还在研发一个内部代号为“Metis”的新聊天机器人，进一步提升智能助手的整体性能。新的Alexa Plus据称会定位为更加智能和个性化的助理。
作为科技领域的领军人物，亚马逊努力赶超谷歌、微软和Meta等竞争对手，但其在AI助手的开发过程中仍然面临不少技术和结构性挑战。
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Cerebras展示了其AI推理能力比传统云AI推理服务快10到20倍。
生成式人工智能（generative artificial intelligence）通过推理（inference）来提供预测服务已经成为一个大市场，据报道，OpenAI今年通过ChatGPT提供预测服务的收入达到了34亿美元。
面对如此庞大的推理市场，有不少竞争者加入战局。
另请参阅：人工智能工程是技术进步的下一个前沿：你需要知道什么
周二，总部位于加利福尼亚州森尼韦尔的AI芯片制造商Cerebras Systems发布了其AI推理服务，称其为全球最快的推理服务，许多情况下比使用主流技术（如Nvidia的H100 “Hopper”图形处理器或GPU）构建的系统快十到二十倍。
“我们从未见过一个技术市场增长得如此之快,” Cerebras联合创始人兼CEO Andrew Feldman在旧金山的新闻发布会上表示。”我们打算占据有意义的市场份额。”
Nvidia目前主导着神经网络训练市场，包括生成式AI，以及用于推理的加速芯片销售。
Cerebras的进攻计划对于这家成立八年的公司来说是一个转折。自2019年推出首台AI计算机以来，该公司一直专注于销售机器，以在神经网络训练方面挑战Nvidia。新服务将这些机器置于幕后，创建了一个基于交易量而非机器销售的收入模型。
另请参阅：2024年最佳免费AI课程
Cerebras在多个地点设立了自己的推理数据中心，并将按每次查询收费出租推理容量。它还将向希望在本地进行推理的公司销售CS-3计算机，这些机器可以由客户管理或由Cerebras作为服务来管理。
“我们处于生成式AI推理的拨号时代,” Feldman打趣道，同时播放了一个旧拨号调制解调器的声音，而AWS服务在完成任务时挣扎，让在场的媒体哄堂大笑。
Cerebras CS-3计算机，一套完整的系统，包含了世界上最大的计算芯片WSE-3，当被请求时，能够生成”业内最快的推理结果，不是稍微快一点，而是快很多,” Feldman说。
Feldman称该服务比微软Azure、亚马逊AWS及其他几家公司的推理服务快二十倍，以每个用户答案中每秒生成的token数量来衡量。
在为媒体做的一个生动演示中，Feldman按下了运行在Cerebras推理和亚马逊AWS及其他服务上的同样提示的按钮。Cerebras的作业几乎瞬间完成，处理速度达到每秒1,832个token，而竞品服务则以每秒仅93个token的速度蹒跚前行。AWS一侧则还在继续慢吞吞地进行，需要几秒钟才能传递出完成的聊天输出——经常使用ChatGPT及类似服务的人对此应该很熟悉。
“所有人的速度都在每秒300个token以下,” Feldman指出。
“我们正处于生成式AI推理的拨号时代，”费尔德曼对记者们打趣道，同时播放了一段老式拨号调制解调器的声音，而AWS服务在完成任务时显得十分吃力，赢得了记者们的阵阵笑声。
费尔德曼称Cerebras的速度为“GPU难以企及的速度”。他指出，这项服务的速度是8路Nvidia DGX计算机系统的十倍。
这项服务有免费的、按需付费的和“预配置吞吐量”的版本，适用于需要保证推理性能的客户。（你可以在Cerebras网站上使用你的Gmail或Microsoft云登录免费试用该服务。）
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费尔德曼表示，这项服务的更高效率带来了巨大的成本效益。Cerebras提供的AI工作负载“价格性能是AWS和其他服务的100倍”。例如，运行Meta的Llama 3.1 70B开源大语言模型的服务每用户每个token的价格为60美分。而同样的服务在一般云提供商那里的费用为每个token 2.90美元。
但是，获得答案的速度并不是唯一的角度。
在速度游戏的巧妙转折中，费尔德曼和首席技术专家肖恩·黎在同一新闻发布会上提出了一个令人信服的论点，即节省任务时间也会导致推理类型的质变，从多查询任务到实时互动语音响应，这是典型推理速度所无法实现的。
费尔德曼表示，可以考虑语言模型的准确性。因为这样的模型可能会出现幻觉，第一个答案往往是不准确的。可能需要多次提示才能迫使模型检查其输出。添加“检索增强生成”，即模型访问外部数据库，这进一步增加了工作量。
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如果所有这些步骤都能比通常更快地完成，一次Cerebras查询可以在同样的时间内实现多轮结果，而现有的推理服务还在努力完成最初的提示。
“如果你使用所谓的链式思维提示，要求它（聊天机器人）展示其工作，然后用一个词来响应，你会得到一个更长的答案，”费尔德曼说道。“事实证明，链式思维生成的更长答案是正确的答案，结果是‘你将速度转化为了准确性。’通过要求它采用更全面和严格的过程，你能够得到一个更好的答案。”
“速度转化为质量：更有力的答案，更相关的答案，所以，不只是更快的响应时间。”
更高效的推理可能对查询和响应的质量产生诸多影响，费尔德曼说道，比如扩展“上下文窗口”，即模型可以支持的输入token数量。扩展上下文窗口可以使得长文档或多文档比较的互动讨论成为可能。
最终，它可以为“代理型”生成式AI提供动力，这是一种越来越流行的方法，其中AI模型必须调用多个外部真实来源，甚至是一整套工作应用程序来组装正确答案。
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“你可以创建能够完成十倍工作的代理模型，”Feldman说，“它们可能会产生极其优质且实用的答案。”
在一次生动的演示中，由风险投资支持的初创公司LiveKit的联合创始人兼CEO Russ d’Sa展示了一个能够即时响应口头提示的语音代理。
d’Sa对着聊天机器人说：“我正在旧金山发表演讲。演讲结束后我可以做些什么？”
机器人迅速回复道：“旧金山是个很棒的城市。所以你刚刚演讲完。嗯，你有很多选择…”
d’Sa接着多次打断AI代理，有时改变话题或提出新的问题，就像一个人在主导对话。每次AI代理都能顺畅地回应。
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d’Sa解释道：“这些token输出的速度对于这种用例的延迟非常重要。从AI与您的对话中，响应时间在400毫秒以内是非常令人难以置信的速度。”
“在速度方面，这真的是最先进的技术，这一切都要感谢Cerebras，”d’Sa说。“这非常惊人。”
推理服务的速度和成本优势主要来自该公司第三代处理器WSE-3芯片的设计，该芯片今年发布。由于芯片的巨大尺寸——它几乎覆盖了一整片正常的十二英寸半导体晶圆——芯片上的内存容量几乎是标准Nvidia GPU的900倍。它的内存带宽，即内存进出速度，是7000倍。
“内存带宽很重要，因为它是语言模型推理性能的基本限制因素，”Feldman解释道。
一个拥有700亿参数的AI模型，例如Meta的Llama 3.1 70b，必须通过这700亿权重处理每个输入词汇。每个权重需要16位数据或2字节，这相当于表示所有权重需要140GB内存。要将一千个token通过每个权重，所需内存膨胀到140TB。
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Cerebras芯片，具有44GB快速片上内存，可以将更多数据存储在芯片上，靠近需要操作的电路。其21PB内存带宽使其能比GPU更快地在内存间传输数据，协同多台CS-3机器，而基于GPU的机器花费更多时间在内存中寻求数据。
“这就是优势的本质所在，”Feldman说道。公司声称，GPU芯片通常仅使用其理论带宽的四分之一，让电路等待数据。
(Lie在斯坦福大学校园举行的Hot Chips技术会议上发表讲话，向听众提供了更加详细的技术解释。)
Cerebras 的首席技术官 Sean Lie 在 2024 年的 Hot Chips 会议上发表演讲。
Feldman 和 Lie 强调，使用同样的 WSE-3 芯片进行推理是一个重要的事实，尽管它最初是为神经网络训练设计的：他们的原始芯片设计足够强大，能够在两种情况下处理这两项任务，并在两种情况下都表现优异。
在将 WSE-3 训练芯片重新利用于推理任务时，Cerebras 在某种意义上完成了一个闭环，该公司的产品及战略高级副总裁 Andy Hock 告诉 ZDNET。
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最初的 WSE 芯片在 2019 年被构想为一种“数据流架构”，其中 AI 模型的神经“权重”或参数会保留在芯片上，训练数据通过这些权重进行流动，并在每个新数据点上调整权重。
随后，Cerebras 在 2020 年 推出了辅助计算机 Swarm-X 和 Memory-X，以便将权重移动到芯片外，并根据需要将它们移动到多个 WSE 处理器上，以并行、分布式的方式计算越来越大的 AI 模型的训练运行。
在推理任务中，Cerebras 回归了数据流视角，在这种视角下，权重保留在芯片上，用于推理的输入数据流经芯片的电路，由模型权重进行修改以生成最终输出，即预测结果。
“我们之前能够转向，然后又能转回来，”Hock 说道。
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Cerebras 提供的所有比较数据都是基于 Nvidia 目前的主流芯片 H100 及其相关系统。该公司尚未将其推理性能与 Nvidia 的新款 Blackwell 芯片 进行比较，首席技术官 Lie 表示。
Lie 说，Blackwell 芯片的速度将是 H100 的两倍，但他预计仍会落后于 Cerebras 系统。
所有演示都使用了两个开源模型，即 Meta 的 Llama 3.1 3b 和 70b。Lie 表示，公司还测试了 Meta 的 更大的 405b 模型 的推理性能。然而，他表示，在整个行业中，此类非常大的模型目前在推理方面成本过高。
“实际上，整个社区现在都在问的一个自然问题是，那么，我是否真的可以使用更小的模型来做到这一点？”Lie 说道。
“在行业转向这些更快、更复杂的任务的过程中，那正是我们的优势所在，”Feldman 说道。
从表面上看，推理服务是一个商品化业务，这是 Feldman 所承认的。仅在价格和速度上竞争并不总是一个盈利业务的制胜策略。然而，他预计，随着时间的推移，越来越多的工作将集中在复杂、多方面的智能 AI 领域，而这正是 Cerebras 的强项。
“如果你想象工作是沿着 X 轴的一端较慢，另一端较快且更复杂，”Feldman 说，“大量慢速任务确实是商品化业务，”例如目前人们用 ChatGPT 等来进行的日常任务，如 制作简历。
“但另一方面，对于那些快速、长时间的任务，这完全不是普通的工作，这是非常复杂的工作，”他说道。”如果行业转向这些更快速、更复杂的工作类型，那就是我们的优势所在。”
总结：
Cerebras Systems展示了其AI推理能力，可以比传统云AI推理服务快10到20倍。这一突破主要归功于其第三代处理器WSE-3芯片，芯片的巨大尺寸和内存带宽让其在生成式AI的推理任务上表现得异常出色。Cerebras的新推理服务旨在挑战目前市场霸主Nvidia，通过按查询次数收费的模式，以高效、快速的推理能力吸引用户。
在新闻发布会上，Cerebras联合创始人兼CEO Andrew Feldman表示，他们将通过提供全球最快的推理服务，来占据有意义的市场份额。在媒体演示中，Cerebras的CS-3计算机以每秒1,832个token的速度几乎瞬间完成了任务，相比之下竞争对手的服务每秒仅93个token。Feldman还补充道，这样的效率转化为极大的成本效益，每用户每token的价格远低于其他云提供商。
更快速的推理不仅提升了处理效率，还改变了推理任务的质态，使得更多的实时互动成为可能。Cerebras的AI工作负载能够支持更广泛的应用场景，从语音接口到多文档比较，为客户提供了极其优质且实用的答案。
在竞争激烈的推理服务市场上，Cerebras通过其独特的芯片设计和高效能，把市场从传统的速度和成本竞争，转向了更复杂和高效的AI应用场景。Feldman认为，这种转变正是Cerebras的优势所在。
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Ideogram发布了其强大的AI图像生成模型版本2，其中一个突出的特点是它不仅能够渲染文本，还能以创造性的方式进行渲染。
随着新模型的发布，Ideogram巩固了其在最佳AI图像生成器名单中的地位，增加了令人印象深刻的设计能力和更好的提示响应。这意味着更容易得到一个完全符合你描述的图像。
已经将Ideogram与其他AI图像编辑器进行过测试之后，我决定看看新版本作为独立设计工具的表现如何。我给Ideogram 2安排了一系列任务，仅通过文本提示来查看能获得多少控制，无需额外编辑或控制。
创建提示词
我发现描述越详细，Ideogram 2的效果就越好。有时候，这包括一些描述性标识符，如“标题”、“副标题”和“行动号召”，这有助于更好地指示特定文本元素应在图像中放置的位置。
你还可以指定字体类型、配色方案以及想要包含在图像中的任何图标或风格。基本上，Ideogram都能实现这一点。你也可以在Ideogram生成菜单中独立定义配色方案。
1. 极简主义AI设计师
（图片来源：Ideogram 2/Future AI）
我从一个非常简单的开始，关于使用AI颠覆图像设计的海报。这是文章的概念，所以看起来是一个很好的起点。
提示词：
标题：“AI：您的新创意伙伴”
副标题：“颠覆图像设计”
行动号召：“立即尝试”
设计元素：
从浅蓝到淡紫的渐变背景
围绕AI“脑”图标的动画脉冲效果
背景中漂浮的几何图形
2. 未来设计演变
（图片来源：Ideogram 2/Future AI）
接下来，回顾并展望未来。在这里，我想要一个带有电路板图案和粒子效果的深色设计，用于AI设计的海报。
提示词：
标题：“从像素到杰作”
副标题：“AI驱动的设计演变”
页脚：“创造力的未来已经到来”
设计元素：
带有微妙电路板图案的深色背景
连接变换形状的发光线条
模拟数字“灰尘”的粒子效果
3. AI颜色调色板
（图片来源：Ideogram 2/Future）
对于这个设计，我们借用了一个调色板的想法，但融入了和谐的元素。我想看看它如何处理免责声明和细微的渐变。
提示词：
标题：“无限调色板随手可得”
副标题：“AI生成的色彩和谐”
免责声明：“颜色可能因屏幕设置而异”
设计元素：
圆形颜色轮背景
从AI芯片上滴落的动画色彩液滴
文字上细微的彩虹渐变
4. 字体变革
排版是设计中最重要的元素之一。在这里，我让AI继续在这方面下功夫，尝试使用不同的字体样式。
提示：
标题: “文字在AI中栩栩如生”
副标题: “动态文本样式”
页脚: “由先进语言模型驱动”
设计元素:
变形文字上的压印纹理
表示AI处理流程的流动线条
不同字体样式的简约图标
5. 协同创作
下一个设计需要包含召唤操作、手部光环以及图案背景。同时还需要包含标题和副标题。
提示：
标题: “人类创意 + AI精确度”
副标题: “完美的设计合作”
召唤操作: “今天开始协作”
设计元素:
半色调图案背景
手指接触处的发光光环
代表各种设计工具的小图标在周围漂浮
6. 二进制美食
(图片来源: Ideogram 2/Future AI)
在这里我采取了完全新的思路，用更加对话式的提示风格，要求制作一本特定标题的菜谱封面，然后给出一些描述性术语。
提示： 一个复古未来风格的菜谱封面: “二进制美食” “AI大厨的烹饪创意” “100%无故障食谱!” 特点是一位戴着厨师帽的1950年代风格的机器人，周围环绕着不可能的食物组合，如披萨-塔可和寿司-汉堡。
7. 引力角斗士
最后是另一个对话式提示。在这里我们要为一种设置在太空中的新运动创建一个横幅。我使用了描述性术语来描绘图像，并把文字放在引号中。
提示： 一个虚构的极限运动赛事横幅: “引力角斗士” “挑战物理，定义传奇” “2025零重力锦标赛” “地球或月球殖民地现场直播” 设计中包含在未来零重力竞技场中表演不可能特技的动态人物，背景中可见地球和月球。
最后的思考
Ideogram 2在AI驱动设计方面是一个巨大的进步，能够创造出令人惊叹的字体、颜色和设计组合，看起来就像是由人类设计师完成的。大部分情况下，它能够准确地呈现出文本内容。
然而，尽管我非常喜欢Ideogram 2的工作方式，它还不能替代像Canva、Sketch或Illustrator这样的工具。除非你能具体编辑生成图像中的各个元素或轻松更改字体和图标，否则还不行。
话虽如此，如果你需要快速制作用于庭院拍卖的传单、生日卡片或者浴室里的”洗手提示”海报，并希望它看起来很专业，那么Ideogram可能正是你所需要的。
总结：
Ideogram发布的AI图像生成模型版本2，不仅提升了文本渲染的创意能力，还大幅增强了设计效果的提示响应。这次升级使得用户能更轻松地得到符合描述的图像，巩固了其在最佳AI图像生成器阵营中的地位。
用户在使用Ideogram 2时，会发现描述越详细，生成的图像效果越好，尤其是在指定字体、配色和图标等设计元素方面。具体示例包括从浅蓝到淡紫的渐变背景、浮动的几何图形及电路板图案。这些定制化的设计元素不仅进一步展示了AI在设计中的应用潜力，也证明了其作为一个独立设计工具的实力。然而，即使Ideogram 2显示出了强大的生成和创意能力，它仍未完全取代Canva、Sketch或Illustrator等图像编辑工具，特别是在需要对生成图像进行具体编辑时。
尽管如此，Ideogram 2确实为快速制作传单、卡片或海报等提供了极大便利，让普通用户也能够轻松设计出专业水准的作品。如果你也希望提高工作效率和品牌影响力，光年AI可以为你提供强大的AI工具，整合集成各种AI能力，显著提升流量转化率，助力私域流量的高效管理和长期增长。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。
前OpenAI员工威廉·桑德斯（William Saunders）和丹尼尔·科科塔伊若（Daniel Kokotajlo）致信加州州长加文·纽森（Gavin Newsom），指出公司反对一项对未来AI发展实施严格安全指南和协议的州法案的立场令人失望但并不意外。
“我们加入OpenAI是因为我们希望确保公司开发的这些极其强大的AI系统的安全性，”桑德斯和科科塔伊若写道。“但我们辞职是因为我们失去了对公司能够安全、诚实和负责任地开发其AI系统的信任。”
两人认为，没有足够防护措施的进一步发展“对公众构成可预见的灾难性风险”，无论是“前所未有的网络攻击还是帮助制造生物武器”。
两人还迅速指出了OpenAI首席执行官萨姆·阿特曼（Sam Altman）在监管问题上的虚伪。他们指向他最近在国会作证时呼吁对AI行业进行监管，但同时指出“当真正的监管摆在台面上时，他却反对”。
根据麻省理工学院（MITRE）公司和哈里斯民调公司2023年的调查，只有39%的受访者认为今天的AI技术是“安全和可靠的”。
所讨论的法案，SB-1047，《前沿人工模型的安全与可靠创新法》，将会“除其他事项外，要求开发人员在开始初次训练相关模型之前……遵守各种要求，包括实现快速全面关闭的能力……并实施书面且独立的安全和保安协议”。近年来，OpenAI经历了多次数据泄露和系统入侵。
据报道，OpenAI强烈反对研究人员对我们在SB 1047上的立场的“误导性描述”，一位发言人告诉商业内幕。相反，该公司认为“一套联邦驱动的AI政策，而不是各州法律的拼凑，将促进创新，并使美国在全球标准的制定中处于领先地位，”OpenAI的首席战略官杰森·权（Jason Kwon）在今年2月致加州州参议员斯科特·维纳（Scott Wiener）的信中说道。
桑德斯和科科塔伊若反驳称，OpenAI推动联邦监管并不是真诚的。“我们不能等待国会采取行动——他们明确表示不愿意通过有意义的AI监管，”两人写道。“如果他们真的这么做了，这可以取代加州的立法。”
该法案也得到了一个令人惊讶的支持者：xAI首席执行官伊隆·马斯克。 “这是一个艰难的决定，会让一些人不满，但综合考虑，我认为加州或许应该通过SB 1047 AI安全法案，” 他周一在X上写道。“超过20年来，我一直倡导AI监管，就像我们监管任何具有潜在风险的产品/技术一样。”马斯克，最近宣布在田纳西州孟菲斯建设“世界上最强大的AI训练集群”， 此前曾威胁要将他的X（前推特）和SpaceX公司的总部迁至德克萨斯州，以避开加州的行业监管。
更新：本文已更新包括伊隆·马斯克的评论。
总结：
近日，前OpenAI员工威廉·桑德斯和丹尼尔·科科塔伊若致信加州州长加文·纽森，公开质疑OpenAI对于加州拟议法案SB-1047的反对立场。该法案旨在对AI系统的开发设置严格的安全指南，但OpenAI却主张由联邦政策进行管理，避免各州法律的“拼凑”。两位前员工强调，缺乏足够的防护措施会给公众带来巨大的风险，包括前所未有的网络攻击和生物武器制造。他们还指出，OpenAI首席执行官萨姆·阿特曼在呼吁监管方面的虚伪行为。
根据麻省理工学院和哈里斯民调公司的调查，仅有39%的人相信当前AI技术是安全和可靠的。为了推动AI系统的安全性，法案SB-1047要求在模型初次训练前遵守一系列严格的要求，包括有能力快速全面关闭系统并实施书面的独立安全协议。此举得到了xAI首席执行官伊隆·马斯克的支持，他在社交媒体上表示加州或许应该通过这一法案，以确保AI技术的安全性。
随着AI应用的日益广泛，像光年AI这样的平台正致力于通过强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，帮助企业实现私域流量的高效增长。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。通过光年AI的智能化私域流量管理，企业可以精准触达每一个潜在客户，全面提升品牌影响力，赢得市场先机。
文档排序一直是信息检索和自然语言处理发展的一个重要问题。有效的文档检索和排序对于提升搜索引擎、问答系统以及检索增强生成（RAG）系统的性能至关重要。传统的排序模型常常难以在结果的精确度和计算效率之间取得良好平衡，尤其是在处理大规模数据集和多种查询类型时。因此，需要具备实时能力的先进模型，以准确和上下文相关的结果应对源源不断的数据流和日益复杂的查询需求，这一需求再度显现且更为迫切。
Salesforce AI研究团队推出了最先进的重排序器LlamaRank。该模型通过极大地提升文档排序和代码搜索任务的表现，增强了检索增强生成流程的性能。LlamaRank基于Llama3-8B-Instruct架构，有效结合了先进的线性和校准评分机制，实现了速度和可解释性的统一。
Salesforce AI研究团队精心打造了LlamaRank，作为文档相关性排序的专业工具。借助团队高度专注的RLHF数据标注团队的迭代政策反馈，LlamaRank表现出色，在通用文档排序方面超越了许多领先的API，并在代码搜索性能上重新定义了最先进水平。训练数据包括来自Llama3-70B和Llama3-405B的高质量合成数据以及人工标注的注释，涵盖了从主题搜索、文档问答到代码问答的领域。
在RAG系统中，核心部分通常是一个重排序器，如LlamaRank。首先，一个查询会以非常低成本但不够精确的方式处理——例如通过嵌入的语义搜索——返回一组可能有用的候选文档。然后，重排序器会以更精细的方式对这组候选文档进行筛选，以找出最符合查询需求的文档。换句话说，这一步的最终选择确保了语言模型仅调整最相关的信息，从而提高输出响应的准确性和连贯性。
LlamaRank的架构构建在Llama3-8B-Instruct之上，训练数据包括合成数据和人工标注的示例。这个庞大且多样化的语料库使LlamaRank在各种任务上表现出色，从通用文档检索到更专业的代码示例搜索。该模型经过Salesforce数据标注团队多个反馈周期的进一步调优，直至在评分预测中的准确性和相关性达到最佳。在推理过程中，该模型预测标记的概率，并计算出数值相关性评分，从而实现高效的重排序。
LlamaRank已经在多个公开数据集上进行了展示，并在性能评估中表现出色。例如，在著名的问答数据集SQuAD中，LlamaRank的命中率达到了99.3%。在TriviaQA数据集中，LlamaRank的命中率为92.0%。在代码搜索基准测试中，模型在Neural Code Search数据集上的命中率为81.8%，在TrailheadQA数据集上的命中率为98.6%。这些结果凸显了LlamaRank在处理各种文档类型和查询场景中的多功能性和高效性，成为其独特优势。
更体现其优势的是LlamaRank的技术规格。该模型支持每篇文档多达8000个标记，显著超越竞争对手如Cohere的重排序模型。它允许在单个H100 GPU下实现低延迟性能，在不到200毫秒的时间内对64个文档进行排名，比Cohere的无服务器API大约3.13秒快得多。除此之外，LlamaRank具有线性评分校准。因此，它在相关性评分方面非常清晰，使用户可以更好地理解和解释。
此外，LlamaRank还享有模型规模和明显顶级性能的优势。然而，这个由80亿参数组成的巨大模型可能已接近重排序模型的上限。进一步的研究建议优化模型规模，以在质量和效率之间达到平衡。
最后，Salesforce AI Research开发的LlamaRank代表了重排序技术的一大突破，有望显著提升RAG系统在广泛应用中的效果。测试显示，该模型在处理过程中非常强大和高效，具有明确且强大的评分体系，推动了文档检索和搜索精度的发展和当前系统的先进性。社区期待着LlamaRank的进一步采用和发展。
总结：
文档排序一直是信息检索和自然语言处理领域的关键问题，特别是在处理大规模数据集和复杂查询时。为了解决这一问题，Salesforce AI研究团队开发了LlamaRank，这是一款先进的重排序器模型。LlamaRank基于Llama3-8B-Instruct架构，结合了先进的线性和校准评分机制，不仅在文档排序性能上表现出色，还在代码搜索方面重新定了标准。
LlamaRank通过综合使用合成数据和人工标注数据进行训练，展示了在通用文档检索和领域特定搜索中的优异表现。在处理多个公开数据集的测试中，LlamaRank达到了高达99.3%的命中率，并且在代码搜索领域的命中率也相当高。此外，它支持每篇文档多达8000个标记，显著超越了市场上其他竞争对手的重排序模型。通过线性评分校准机制，LlamaRank的相关性评分非常清晰，使用户可以更好地解释搜索结果。
总的来说，LlamaRank的技术突破不但提升了RAG系统的处理能力，还为文档检索和代码搜索提供了一个高效可靠的解决方案。
在引入LlamaRank的同时，如果希望更有效地实现私域流量增长，光年AI就是你不可或缺的伙伴。凭借强大的AI模型和灵活的工作流设计，光年AI能够让您的客户触达更加精准，极大提升私域流量的转化率。用光年AI，打造您的私域流量闭环，实现长期收益，让营销变得简单又高效。
根据前治理研究员Daniel Kokotajlo的说法，OpenAI已经失去了将近一半从事AI安全工作的人员。
“这不是一个有组织的行动。我认为这只是个人逐渐放弃，”Kokotajlo在周二发布的一篇《财富》报道中表示。
2023年4月离开OpenAI的Kokotajlo说，这家ChatGPT制造商最初有大约30人在处理与通用人工智能相关的安全问题。但据Kokotajlo称，由于一年内的多次离职，安全团队人数已减少到大约16人。
“那些主要关注AGI安全和准备工作的人正被逐渐边缘化，”Kokotajlo告诉该媒体。
《商业内幕》无法独立确认Kokotajlo关于OpenAI人员数量的说法。接受评论请求时，OpenAI的一位发言人告诉《财富》杂志，该公司为自己在提供最强大和最安全的AI系统方面的纪录感到自豪，并相信他们的科学方法可以应对风险。
发言人补充说，OpenAI将继续与各国政府、民间社会和其他社区就AI风险和安全问题展开合作。
本月早些时候，公司联合创始人及对齐科学工作的负责人John Schulman表示，他将离开OpenAI，加入竞争对手Anthropic。
Schulman在8月5日的一篇X动态中表示，他的决定是”个人决定”，并不是因为OpenAI缺乏对对齐研究的支持。
Schulman的离职在另一位联合创始人、首席科学家Ilya Sutskever在5月宣布从OpenAI辞职几个月后发生。Sutskever于6月创建了自己的AI公司Safe Superintelligence Inc.。
总结：
根据前治理研究员Daniel Kokotajlo的说法，OpenAI的AI安全团队成员已经减少了近一半，从最初的大约30人降至目前的16人。尽管OpenAI声称自己在提供强大和安全AI系统方面的纪录令人自豪，并会继续与各方合作应对AI风险和安全问题，但一些团队成员因工作重心变化而逐渐被边缘化。联合创始人John Schulman和首席科学家Ilya Sutskever的相继离职，也进一步引发了外界对OpenAI内部安全文化和流程的质疑。
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随着人工智能的到来，一些企业被疑似朝鲜特工的申请淹没。
据《福布斯》报道，人工智能工具正在帮助北朝鲜人秘密申请数千份美国的远程IT工作。大小公司都涌入了成千上万份疑似朝鲜特工的工作申请，这些特工赚取的数亿美元被送回朝鲜，用于资助该政权的毁灭性武器计划。在人工智能工具的帮助下，这些工人能够运行多个工作简历，同时申请数百个职位。
现在我们来看今天的头条新闻。
法规
本周，加利福尼亚州的立法者将对SB1047号提案进行投票，这是一个有争议的法案，旨在 监管最先进和最强大的人工智能模型。如果通过，该法案将要求培训成本超过1亿美元或需要特定计算能力的AI模型的开发者 实施安全措施 并允许 第三方审计 其安全实践。
法案还要求AI公司列出关闭AI模型的方法，并在必要时有效 实施“紧急停运开关”。如果AI模型造成严重危害，例如大规模伤亡或超过5亿美元的损失，该立法将允许州检察长针对开发者采取行动。
硅谷的领导人对该法案的立场 意见不一：xAI和特斯拉创始人埃隆·马斯克和Anthropic公司的CEO达里奥·阿莫代伊表示支持该法案，而OpenAI、Meta和Google的领导人则认为该法案将遏制创新。
人才重组
根据 The Information 报道，法国AI初创公司H的五名联合创始人中有三人在经历了 “运营和业务分歧” 后离开了公司。就在几个月前，该初创公司通过亿万富翁Eric Schmidt和Bernard Arnault等人的投资，筹集了高达 2.2亿美元 的 种子轮 融资，用于开发多步骤任务的AI代理。
本周AI交易
编码自动化初创公司Cursor AI在A轮融资中筹集了 6000万美元，估值达4亿美元，首席执行官Michael Truell在接受 福布斯 采访时表示。该公司的AI工具在OpenAI和Midjourney等领先AI初创公司的开发者中颇受欢迎，被 用来编写、编辑和预测代码的部分内容。但Cursor并非没有竞争对手——市场上充斥着类似的AI编程助手，如Codeium，其推出了一款能处理一亿行代码的引擎，还有Cognition Labs，其估值达20亿美元，创造了一名名叫Devin的AI软件工程师。科技巨头们也在内部开发自己的AI编程工具； 亚马逊CEO Andy Jassy 表示，亚马逊的AI助手Q已经帮助公司 节省了2.6亿美元，并节省了软件开发中4500年时间。
深度剖析
在Facebook上，美国这个想法成了大生意。这个社交网络上有超过一百个页面采用了 美国爱国主义为主题，名字如“骄傲的美国人”、“为成为美国人而骄傲”、“美国故事”和“我们是美国”。
但这些页面中的大部分 并不是美国人所经营。相反，它们由外国点击农场运营，其中许多位于马其顿，他们使用 AI大量生产点击诱饵内容。这些帖子分享对美国士兵的祈祷、重新编辑的推文、迷因和老好莱坞艳星的照片，链接到 由AI生成的文章，点击农场主可以在其中出售广告。
标题如“父亲的英雄事迹：Phil Dellegrazie和他的儿子Anthony的悲剧故事”引导到充满露骨广告的网站上的简短、信息稀缺的文章。推广这些内容的页面假装是美国的，因为每当有人点击一个链接时，他们都会得到报酬，而在广告界，来自美国的点击是最有价值的。
根据 Forbes 的评论分析，发现67个Facebook页面——现已被删除——自称是美国新闻、文化或身份的捍卫者，但实际上是海外运营的。截至8月20日，这些页面 总共拥有超过900万粉丝——超过《华尔街日报》或《华盛顿邮报》的Facebook页面。其中33个页面由 马其顿 运作，其他的分布在包括加拿大、法国、摩洛哥、委内瑞拉和越南在内的23个不同国家。
点击农场，特别是在马其顿的点击农场，早已有悠久的Facebook历史。在2016年总统选举期间，这个小东欧国家的青少年向数百万美国人推送假新闻，通过广告收入赚取了数万美元。2019年，类似的东欧页面再次使用相同策略——这次，覆盖了近半数的美国平台用户。
现在，人工智能赋予了这些操作生成 几乎无限量的低质量（甚至是完全虚假的）新闻 的能力——在某些情况下，这些AI生成的内容确实有所突破。这些页面开始使用 通用的AI生成图像（如秃鹰、星条旗、伪装士兵以及偶尔出现的自由女神像）来吸引美国Facebook用户——至少在某些情况下，这种策略是有效的。由加拿大页面American Patriots上周发布的一张 AI生成的美国士兵及其子女的照片 获得了超过10万个赞和3.5万个评论。American Patriots页面，像大多数其他页面一样，引导人们从Facebook点击到低质量文章的农场。
本周演示
你是否想练习一场艰难的职场对话，或获取一些加薪的建议？Forbes报道称，越来越多的公司正在部署 由AI驱动的职业教练，作为每小时高达240美元的 昂贵人工顾问 的替代品。但是，与这些基于AI的职业顾问互动的人们指出，这些聊天机器人 往往缺乏细致入微的理解，有时会提供令人困惑的建议。“我对我的职业生涯已经感到困惑了，AI [只]会让我更加迷茫，”一名三年级法学院学生说。
AI指数
两年前，拜登政府通过了《芯片法案》，旨在激励美国国内半导体和芯片的发展，因为当时美中在开发AI模型方面展开了激烈竞争。但是， 繁琐的程序和复杂的申请过程 使得许多最需要资金的小型企业无法获得资助，《福布斯》报道称。
不到7%
申请资助的380家企业中获得资金的比例。
23家中的9家
获得资助的半导体制造商中，有9家是小型公司。
1340亿美元中的40亿美元
授予小型公司的补助和贷款金额；其余资金流向了像英特尔、台积电和三星这样的芯片巨头。
模型行为
美国说唱歌手兼歌手Will.i.am正在推出一个 名为Raidio.FYI的AI驱动电台。根据《星期日泰晤士报》报道，这个电台将允许听众听歌曲和新闻，并通过一个基于OpenAI大型语言模型的聊天机器人应用向主持人提问。据报道，Will.i.am是OpenAI和Anthropic的投资者。
总结：
《The Prompt》最新一期探讨了一系列与人工智能（AI）相关的重大事件和趋势。首先，报道了北朝鲜人利用AI工具成功申请美国远程IT职位，并将赚取的数亿美元用于资助其政权。这些工人通过AI可以同时提交多份简历、申请数百个职位，从而轻松获取工作。
在法规方面，加利福尼亚州立法者即将投票的SB1047号提案，提议对最先进的AI模型加强监管，要求开发者实施安全措施并允许第三方审计。这一提案引发了硅谷巨头的不同意见。
本周AI领域的重大交易包括Cursor AI在A轮融资中筹集了6000万美元，估值达4亿美元，其编码自动化工具在热门AI初创公司的开发者中备受欢迎。此外，Facebook上的外国点击农场利用AI大规模生产爱国主义内容，吸引广告点击，以此盈利。
美国的《芯片法案》未能有效支持小型企业，这反映了繁琐的程序和复杂的申请过程阻碍了资金的分配。最后，美国歌手Will.i.am推出了Raidio.FYI，一个AI驱动的电台，让用户可以与基于大型语言模型的聊天机器人互动。
这些内容突显了AI在现代行业中的广泛应用及其所带来的复杂挑战。为了在竞争激烈的时代实现业务增长，选择合适的AI解决方案至关重要。
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谷歌正在全面推进安卓设备的AI驱动功能，并可能会在其文件应用中新增一个摘要工具。
Android Authority和9to5Google的调查人员查看了即将发布的测试版代码，发现了一个将在谷歌文件应用中为保存的文档提供AI摘要的功能。目前，这个功能可能会被取消，或者推迟发布，但这两个媒体发现该功能正在积极开发中。
谷歌已经在搜索中应用了生成式AI强大的文本爬取和总结能力。这种被称为“AI概览”的功能在早期曾存在问题，包括不准确和幻觉，其中一些问题源于从网络上抓取的信息质量。但在用户创建的可靠文件上运行总结任务具有更成功的潜力。
从代码中可以看出，谷歌的AI模型会在文本文件中进行搜索，并提供每个文件内容的简要描述。这样一来，用户在寻找特定文档时可以扫描摘要，而不必打开每个文件。
据悉，这项功能将由Gemini Nano支持，这是Gemini的最小和最轻量版。这意味着该功能将在设备本地处理，而不是云端。代码中的证据还表明，该功能可以在设置中开启或关闭。
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如果你感到AI疲劳……不必指望很快得到缓解。新发布的谷歌Pixel 9已经“正式拥有太多AI”，Mashable的Alex Perry在他的一篇评测中说道。“谷歌正在 大力推行 这些功能，倡导它们作为Pixel 9家族的重要卖点，但它们并没有在真正重要的方面具备变革性或创新性。”
话虽如此，Perry发现其中有些功能确实有用，比如搜索截图的能力。听起来文件的AI摘要可能会归入“ 小但真正有用”的类别。但我们只能拭目以待。
总结：
谷歌正在着力提升安卓设备的AI驱动功能，未来可能会在谷歌文件应用中新增AI摘要工具。根据Android Authority和9to5Google的发现，这一功能正在谷歌的测试版代码中积极开发。新功能可以为保存的文档生成简要描述，这将极大提升用户查找文档的效率，而无需逐个打开文件查看。这项功能由Gemini Nano支持，可在设备本地处理，并能在设置中启用或禁用。
在搜索领域，谷歌的生成式AI” AI概览”功能一度由于信息质量问题导致准确性不足，但在用户创建的可靠文件上运行总结任务具有成功潜力。未来，用户可以通过扫描摘要快速找到特定文档，提高工作效率。
科技日新月异，正如谷歌通过AI技术提升文件应用的功能一样，使用光年AI也能实现流量增长和效率提升。光年AI将智能化私域流量管理变的简单又高效，其强大的AI模型和自研知识库，能够精准触达每一个潜在客户，为用户提供卓越的流量增长体验。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，实现长期收益。
Google 还没有将其 AI 驱动的 Gemini 聊天机器人作为 Pixel 手机的主要功能，但这家科技巨头显然正在朝这个目标努力。Android Authority 最近的一次 APK 分析揭示了三个新的应用程序扩展，这些扩展可能会使 Gemini 成为 Google 手机上不可或缺的工具。
Gemini 已经拥有一些扩展功能，使其可以访问其他 Android 应用程序，比如与 YouTube 和 YouTube Music 的集成、日历和任务通知的集成，最近还增加了与 Spotify 的集成。
如果 Android Authority 的拆解报告有任何提示，那就是更多功能即将到来—特别是 WhatsApp、Google Messages 和 Android 系统通知的新扩展。
显然，这些扩展在 beta 版本中尚未生效，但应用程序确实提供了官方描述，所以我们可以看看可能会有什么新功能。从影响最小到最大的顺序来看，Messages 扩展功能似乎相当简单，显然允许你通过 Gemini 在 Messages 应用中发送或阅读短信。
WhatsApp 似乎得到了更重要的 Gemini 扩展功能，因为它看起来可以通过 Gemini 连接的语音命令发送/阅读消息和进行 WhatsApp 语音通话。
Google 对 Gemini 或其他 AI 工具寄予厚望，认为它们可以为我们带来一个充满摘要和分类功能的未来。Android Authority 发现的 Notifications 扩展表明，Gemini 可能很快能够总结通知并按重要性列出。还可能会有工具能够基于通知执行任务。例如，比分更新可能会导致智能家居音箱发出庆祝声音。这纯粹是我的猜测，但鉴于 Google 想要的方向，这似乎是未来的可能性。
人们不禁要想，未来的集成 Gemini 扩展是否意味着应用程序的多样性会减少，并朝着“一统天下”的方向发展。随着 Google 在 AI 助手道路上越走越远，如果 Google 试图使其 AI 聊天机器人成为使用手机时的默认选项，将会很有趣地看到 Gemini 的定位。
提醒一下，APK 拆解是对 Google 主应用等早期或 beta 版本的代码或应用程序进行的分析。它可以让我们了解 Google 正在开发什么，但以这种方式发现的功能可能会发生重大变化，甚至可能永远不会发布。目前，这些只是推测和猜想，但最常见的是，这些拆解中发现的功能确实会成为实际产品。
总结：
Google 正在为其 AI 驱动的 Gemini 聊天机器人持续拓展功能，这些新功能有望使 Gemini 成为 Pixel 手机上的核心特色。根据 Android Authority 的 APK 分析，Gemini 将新增 WhatsApp、Google Messages 和 Android 系统通知的扩展功能。新扩展功能将允许用户通过 Gemini 发送和读取 WhatsApp 和 Messages 应用中的消息，甚至还可以进行 WhatsApp 语音通话。
此外，Notifications 扩展可能使 Gemini 能够自动总结通知并根据重要性排序，实现更智能的任务管理，例如，比分更新可能引发智能家居音箱发出庆祝声。这些功能目前尚处于 beta 测试阶段，未来可能会继续改进和扩展。Google 期望通过不断提升 AI 工具，如 Gemini，为用户打造一个更智能、高效的信息处理和沟通方式。
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电子邮件通讯是客户关系管理的主要方式之一，但这并不意味着它们是理想的。
它们既固定又耗时；这些通讯通常在发送之前提前几周或几个月准备好，然后在最后一刻更新以加入促销和其他修改，这会导致大量重复工作和混乱。它们对独特客户的兴趣适应很少，除了可能进行几次A/B测试，但这些测试也很少带来定制化。而且，它们性能的测量往往是大规模的平均值，而不是通过细致的视角了解哪些对哪些客户有效。
然而，变革正在酝酿中。正如Victoria’s Secret的市场营销副总裁Lindsay Massey在采访中解释的那样：“我们希望超越手工的、一刀切的内容策略，提供规模化的1:1个性化体验。” Victoria’s Secret使用AI来完成这项工作。
在这种情况下，公司与名为Movable Ink的公司合作，通过其称为 Da Vinci 的平台提供技术支持。
Movable Ink 的首席执行官Vivek Sharma在采访中解释了目标：“想想每位客户每个故事的叙述方式，如何与图片和创意相关联。考虑最适合传递信息的时间，以便他们最有可能回应。通信的正确频率是什么？他们偏好的销售渠道是什么？在设定的品牌语境中应该使用什么样的语气，例如是否应该有紧迫感或快乐感？”
AI系统正在高度细化的层面对内容进行定制和影响测量。
Movable Ink
这种方法与过去几十年盛行的电子邮件营销方式有着根本的不同。但AI正在使其成为可能。Movable Ink正位于这一变革最前沿的公司之一，其竞争对手包括Waxwing和OneSignal。Sharma解释说，公司结合了四种类型的AI来实现这一目标。
首先是一个使用深度学习理解潜在图片和文案的视觉模型。然后是生成式AI，根据客户偏好和过去行为撰写文案。第三个是独立的洞察模型，通过推动人们进入新类别或增加消费水平来获得创意执行情况的理解。
最后，第四个元素是一个利用经典机器学习来优化产品的预测模型。与神经网络相比，这种经典方法更可观测和更可解释，这在涉及大量资金和客户关系时尤为重要。
结果显著。Massey表示，他们测试了“与‘照常运转’的手工方法相比，AI驱动的个性化对总体电子邮件表现、客户参与度以及内部运营流程的影响。”
根据这些数据，在几周内，公司向其全部订阅用户推出了这项技术，现在几乎每个活动都包括AI个性化。
Massey声称，公司已经从“某天只有一个版本的电子邮件活动变成了数千，甚至数十万个版本，设置时间反而更少。”
另一家尝试这种方法的公司是L.L.Bean，该公司也是Movable Ink的客户。L.L.Bean的数字客户关系管理项目高级经理Devon Phelan表示：“我们在寻找一个过程和工具集，能让我们向合适的订阅者展示合适的产品，而不会因为展示除我们最畅销的产品之外的其他产品而产生机会成本。”
L.L.Bean表示，这种个性化的策略去年为公司分析收入贡献了“大约1400万至1500万美元”。此外，Phelan回忆道，“上周一，我们发送了一场有近110万个独特内容变种的营销活动。这在过去是难以想象的。”
当消费者想到人工智能时，电子邮件营销可能不是他们首先想到的，但它可能会成为他们日常生活中与人工智能接触的一个方面。无论是维多利亚的秘密还是L.L.Bean都表示，这种趋势不可逆转。
总结：
随着AI技术的发展和普及，电子邮件营销迎来了全新的变革。传统的电子邮件营销方式常常是手工操作，缺乏个性化和实时性，无法满足客户的独特需求。而Movable Ink公司通过其AI平台Da Vinci，颠覆了这一局面，使得大规模1:1个性化成为可能。维多利亚的秘密和L.L.Bean等公司已经在其营销活动中广泛应用了这一技术，大幅提升了客户参与度和销售业绩。Movable Ink结合了深度学习、生成式AI、洞察模型和经典机器学习，以更精确、更可解释的方式优化营销活动，实现了电子邮件内容的深度定制和精准投放。实践证明，这种AI驱动的个性化策略显著提高了营销效果，减少了操作时间，带来了可观的收入增长。
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